手書き数字の認識に成功した勢いで、次は「ひらがな」を読ませてみよう！と挑戦してみました。

ただ、いきなりカナは難しそうなので、まずは研究が進んでいるアルファベットから実験開始。

今回の環境はこんな感じです：

データセット：EMNIST（フリーのアルファベット手書きデータ）

モデル：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

コーディング：Python（Geminiにお任せ）

実行環境：Google Colab（スマホからアクセス）

Geminiの生成したコードをColabに貼り付けて実行。

データセットを読み込み、いざ学習スタート！

……待つ。

まだ学習中。

さらに待つ。

「急いては事を仕損じる」とは言うけれど、これは長すぎる。

そのまま放置していたら、案の定タイムアウト。

どうやら無料枠のColabでは、学習時間がネックになりそうです。

有料版ならいけるかもしれませんが、「これをひらがなや漢字でやるのは無理だな」と悟りました。

「せっかくだから、なんとか形にしたい…」

そう思ってChatGPTに相談すると、

> 「教育済みのTesseract OCR（日本語学習データあり）を使う方法があるよ」

との提案。

調べてみると確かにありました。GoogleはTensorFlowなどを公開してますし、OCRも整備済み。

そこでTesseractを導入して試すことに。

準備したのは、ibisPaintXで作った認識用文字（カナ文字＋手書き文字混ぜ、5文字程度）。

ChatGPTにコードを書いてもらい、トライアンドエラーを繰り返しながら実行。

なんとか動くところまで行きました！

ただし精度はまだまだ…「読めてる」と言えるレベルではないですね。

コード公開も見送ります。

Google Colab無料枠での学習は時間的に厳しい

既存の学習済みモデル（Tesseract OCR）を使うのが現実的

ひらがなや漢字認識は研究テーマになるほど難しい

今回は「5文字のひらがな認識」を目標にしましたが、結果は「コードが動いた」程度。

それでも「学習済みOCRを活用すれば、自分の環境でも試せる」という発見は収穫でした。

次はTesseractのチューニングや前処理を工夫しながら、もう一歩精度を上げる挑戦をしたいと思います。

Google Colab無料枠でひらがな認識に挑戦！Tesseract OCRで学習レスに